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當前，大模型技術應用不僅加速了各行業的智能化轉型，也大大改變了科研工作的方式方法。基于深度學習、大模型技術的AI for Science（科學智能），正在物理、化學、材料、生物、氣象等領域推動科研的智能化進程，越來越受到國家和學術界的高度重視。

近日，中科曙光聯合國內一線科研院所舉辦了“異構智能算力技術高端沙龍：科學大模型專場”。來自多家科研機構和高校的專家學者，齊聚一堂，共同探討在AI for Science領域，基于國產異構智能算力構建科學大模型的成功實踐。

中科曙光總裁助理兼智能計算產品事業部總經理杜夏威在致辭中表示，AI for Science是繼計算機模擬仿真、大數據分析之后的全新科研范式，2024年諾貝爾化學獎授予了發明Alphafold算法的科學家，充分顯示了AI在科學研究領域的重要價值和廣闊前景。在這一背景下探索基于國產異構智能算力發展科學大模型，具有重要意義。

蘇州實驗室教授陳忻介紹了多模態材料領域大模型的訓練和應用進展，提出了AI for Science“四梁N柱”頂層設計思路框架。他表示，AI技術與材料科學相結合大有潛力，不僅可用于材料設計、模擬和優化，還有助于實現原子級材料的智能制造。

中國科學院自動化所副研究員朱優松介紹了紫東太初多模態大模型2.0在全模態多任務統一生成、基于Token-based的統一自回歸預測和Griffon v2大模型的最新研究進展。目前，紫東太初大模型已在煙草、手語教考、高鐵質檢、一帶一路多模態虛擬人等場景投入應用。

中國科學院計算機網絡信息中心工程師萬萌介紹了材料合成大語言模型MatChat的研究成果，分享了大模型預訓練過程中的挑戰以及大模型在材料設計領域的應用價值。

中科曙光基于國產異構智能算力平臺、DAS人工智能基礎軟件系統和豐富的全棧AI優化工程經驗，已經為業界多個科學大模型的訓練、微調與性能優化提供了算力底座支撐和技術服務支持。中科曙光會持續推進和加強與學術界的交流合作，共同建設面向AI的異構算力生態，讓算力更好賦能科學研究，發展新質生產力。

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